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코딩 에이전트와 MCP, 컨텍스트 설계부터 RAG·멀티모달·업무 자동화까지 AI 개발의 실무 기준을 살펴봅니다. 공식 기술 자료를 참고해 도입 조건, 평가, 보안과 운영 비용을 정리했습니다.
최신 콘텐츠
AI 코딩 에이전트 도입: 코드 생성부터 PR 검수까지 연결하기
코딩 에이전트를 팀에 도입할 때 필요한 작업 단위, 실행 권한, 검수와 성과 측정 기준을 정리합니다. GitHub의 최근 에이전트 워크플로 논의를 실무에 적용합니다.
바이브 코딩 다음 단계: 명세 기반 AI 개발을 시작하는 방법
자연어로 만든 시제품을 운영 가능한 서비스로 발전시키려면 무엇을 문서화해야 할까요? Spec Kit의 명세 기반 접근을 참고해 요구사항과 검수 기준을 연결합니다.
AGENTS.md·CLAUDE.md 작성법: AI가 프로젝트 규칙을 이해하게 하기
코딩 에이전트가 같은 실수를 반복하지 않도록 저장소 지침을 구성하는 방법입니다. 실행 명령, 구조, 예외와 검증 기준을 짧고 유지 가능한 규칙으로 정리합니다.
컨텍스트 엔지니어링: AI에게 어떤 정보를 언제 줄 것인가
긴 프롬프트만으로 해결되지 않는 AI 품질 문제를 살펴봅니다. 지침, 검색 결과, 도구 응답과 작업 상태를 나누어 관리하는 컨텍스트 설계 방법입니다.
에이전트 하네스 설계: 오래 실행되는 AI 개발 작업 관리하기
여러 단계에 걸친 AI 작업을 안정적으로 이어 가는 실행 환경을 설명합니다. 작업 상태, 검증, 재시도와 종료 조건을 갖춘 하네스의 설계 기준입니다.
Agent Skills 설계: 반복 업무를 재사용 가능한 AI 작업으로 만들기
팀의 반복 작업을 스킬로 정리할 때 필요한 실행 조건, 입력·출력, 참고 자료와 검증을 설명합니다. 모든 규칙을 한 프롬프트에 넣지 않는 구성 방법입니다.
MCP 연동 설계: 사내 도구를 AI 에이전트에 연결하는 기준
MCP로 문서·업무 시스템을 연결할 때 도구 수, 응답 크기와 권한을 어떻게 설계할지 정리합니다. 기존 API와 MCP의 역할 차이도 함께 살펴봅니다.
MCP 보안 체크리스트: 인증·권한·토큰 전달을 점검하는 법
MCP 연결이 성공해도 확인해야 할 보안 경계가 남습니다. 공식 보안 문서를 참고해 사용자 권한, 토큰 대상, 외부 주소와 로컬 서버 실행을 점검합니다.
AI 도구 호출 설계: 함수 이름보다 중요한 입력·오류·부작용
AI 에이전트가 API를 정확하게 선택하고 사용할 수 있도록 도구를 설계하는 방법입니다. 업무 단위, 식별자, 오류 응답과 중복 실행 방지를 다룹니다.
중단돼도 이어지는 AI 에이전트: 상태 저장과 재실행 설계
오래 걸리는 AI 업무에서 서버 재시작, 승인 대기와 외부 API 실패를 처리하는 방법입니다. 체크포인트와 업무 처리 기록의 역할을 구분합니다.
멀티에이전트는 언제 유리할까? 역할 분리와 병렬 작업의 기준
여러 AI 에이전트를 동시에 실행할 때 얻는 이점과 늘어나는 비용을 비교합니다. 독립 작업 분리, 결과 계약, 충돌 방지와 통합 검수 기준입니다.
AI 에이전트 평가 설계: 그럴듯한 답변을 넘어 업무 성공을 측정하기
에이전트의 답변, 도구 사용과 최종 업무 상태를 함께 평가하는 방법입니다. 대표 질문, 실패 사례, 채점 기준과 모델 변경 전 회귀 검증을 정리합니다.